Positive affect and exercise self-regulation: An Identity Theory perspective
Notice bibliographique
Résumé
As per Identity Theory, individuals reflect on their behaviour (i.e., exercise) and on the extent to which it meets their identity standards. This reflection can lead to different affective responses. The theory posits that negative affect promotes changes in exercise self-regulation and behaviour, with less emphasis on the motivational impact of positive affect (Burke & Stets, 2009). Thus, no past research using Identity Theory has examined the effects of positive affect on future self-regulatory and behavioural outcomes in the exercise domain. The current study examined whether positive affect made a contribution to these outcomes. At Time 1, 129 university students completed measures of affect, exercise intentions and strength of intentions; Time 2 measures assessed intention-behaviour consistency, self-regulatory efficacy, and changes in both exercise intentions and behaviour. Hierarchical multiple regressions revealed that while positive affect regarding one's exercise behaviour was positively related with strength of exercise intentions (? = .230, p = .039; ?R2 = .032) and self-regulatory efficacy for future exercise (? = .375, p = .000; ?R2 = .084), it negatively predicted Time 2 exercise participation (? = -.238, p = .055; ?R2 = .024). These preliminary findings suggest that positive affect may not be inconsequential when predicting future exercise behaviour; rather, it may be associated with a decrease in future exercise. More research is warranted.Acknowledgments: Social Sciences and Humanities Research Council of Canada
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».